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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于FPGA的CNN_LSTM算法的神经网络加速器获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115423081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211150640.1，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于FPGA的CNN_LSTM算法的神经网络加速器是由王巍;夏旭;赵汝法;丁辉;刘斌政;稅绍林设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FPGA的CNN_LSTM算法的神经网络加速器在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于FPGA的CNN_LSTM算法的神经网络加速器，CNN硬件实现部分包括数据输入行缓存模块，卷积计算模块，Relu激活函数模块，中间结果缓存模块，池化计算模块；LSTM硬件实现部分包括LSTM控制模块，门函数计算模块，Sigmoid激活函数线性近似模块；FC硬件实现部分包括FC控制模块，全连接层计算模块，Relu激活函数模块，数据输出缓存。本发明目的在于能够结合具体的应用场景设计出高性能、低功耗、灵活性强的CNN_LSTM神经网络加速器。创新点在于相比较传统的神经网络加速器，本发明使用并行流水的设计方法实现了CNN‑LSTM算法的神经网络加速器，对提高神经网络加速器的低功耗与数据吞吐率有着显著的效果，而且利用FPGA的并行处理能力使得算法有更快的运行速度。

本发明授权一种基于FPGA的CNN_LSTM算法的神经网络加速器在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的CNN_LSTM算法的神经网络加速器，其特征在于，包括： CPU：用于将输入数据通过传输数据总线发送到输入缓存模块，将权重、偏置参数发送给参数RAM模块中； 总线：包括数据总线和控制总线，数据总线负责CPU与FPGA之间的数据传输；控制总线负责CPU与FPGA之间控制信号指令的传输； 输入输出缓存：用于通过数据总线缓存CPU传送给FPGA的待处理数据和FPGA传送给CPU的处理完成的数据； CNN卷积运算模块：负责对输入缓存模块输入的数据与CNN权重偏置RAM的数据进行卷积、激活、池化逻辑运算； LSTM运算模块：负责对CNN卷积运算模块输出的数据与LSTM权重偏置RAM的数据进行乘累加逻辑运算； FC运算模块：负责对LSTM运算模块输出的数据与FC权重偏置RAM的数据进行乘累加逻辑运算； 为了实现卷积计算的全并行设计，实现加速器的高性能、高并发性，运用移位寄存器设计了输入输出缓存模块；输入缓存模块引脚包括时钟信号clk、复位信号rst_n、数据开始接收有效信号i_vaild、1个14bit数据输入data_in，6个14bit数据输出data_output和输出有效信号o_vaild；当系统CPU发送一个chip_en指令给神经网络加速器时，输入缓存模块开始数据接收，i_vaild信号开始有效，当输入缓存存满时，开始向卷积运算模块传递数据，这个时候i_vaild无效，o_vaild开始有效，将缓存好的数据按顺序输出给第一个卷积运算模块进行卷积运算。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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